Fugu-MT 論文翻訳(概要): FloorPP-Net: Reconstructing Floor Plans using Point Pillars for Scan-to-BIM

論文の概要: FloorPP-Net: Reconstructing Floor Plans using Point Pillars for Scan-to-BIM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10635v1
Date: Sun, 20 Jun 2021 06:45:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-22 15:32:55.086451
Title: FloorPP-Net: Reconstructing Floor Plans using Point Pillars for Scan-to-BIM
Title（参考訳）: FloorPP-Net:Scan-to-BIMのためのポイントピラーを用いたフロアプランの再構築
Authors: Yijie Wu and Fan Xue
Abstract要約: 本稿では,FloorPP-Netという深層学習に基づくポイントクラウド処理手法を提案する。建物ストーリーの入力ポイントクラウドをポイントピラー(PP)に変換し、コーナーとエッジを予測してフロアプランを出力する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244335
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a deep learning-based point cloud processing method named FloorPP-Net for the task of Scan-to-BIM (building information model). FloorPP-Net first converts the input point cloud of a building story into point pillars (PP), then predicts the corners and edges to output the floor plan. Altogether, FloorPP-Net establishes an end-to-end supervised learning framework for the Scan-to-Floor-Plan (Scan2FP) task. In the 1st International Scan-to-BIM Challenge held in conjunction with CVPR 2021, FloorPP-Net was ranked the second runner-up in the floor plan reconstruction track. Future work includes general edge proposals, 2D plan regularization, and 3D BIM reconstruction.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Scan-to-BIM(ビルディング情報モデル)の課題に対して,FloorPP-Netという深層学習に基づくポイントクラウド処理手法を提案する。 FloorPP-Netはまず、ビルディングストーリーの入力ポイントクラウドをポイントピラー(PP)に変換し、次にコーナーとエッジを予測してフロアプランを出力する。さらに、FloorPP-NetはScan-to-Flan(Scan2FP)タスクのためのエンドツーエンドの教師あり学習フレームワークを確立する。第1回国際スキャン・ツー・BIMチャレンジはCVPR 2021と共同で開催され、フロアPP-Netはフロアプラン再建トラックで2位にランクインした。今後の作業には、汎用エッジの提案、2Dプランの正規化、3D BIMの再構築が含まれる。

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